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劳动教育关键在“育”******

　　劳动教育是德智体美劳全面培养教育体系的重要构成，具有树德、增智、强体、育美的综合育人价值。近年来，国家和教育部先后出台关于加强劳动教育的系列文件，明确提出要把劳动教育纳入人才培养全过程。笔者所在的金华职业技术学院针对当下高职劳动教育重视不够、规划不足以及有劳动少教育等问题，围绕学生成长，以文化为引领、课程为基础、实践为载体，做好“育”的文章，有效发挥了劳动教育的育人价值。

　　文化引领：

　　居高处立，打造劳动教育高职品牌

　　坚持文化育人理念，利用校园文化互动性强、渗透性深、辐射面广和影响力大的属性，多措并举推进以劳动为主题的校园文化建设，形成“劳动光荣，技能宝贵，创造伟大”的校园新风尚。

　　一是做优环境文化。以学生为中心，合力构建浸润式劳动教育“场域”。学校环境建设充分体现职业特点，建立劳动文化长廊，开辟劳动体验馆，建设劳动教育基地等，为学生营造浓厚的劳动实践氛围。组织不同形式的主题教育活动，将劳动教育与工匠精神培育、学徒制建设、思政教育等有机结合，定期开展“劳动文化沙龙”等系列活动，实现劳动体悟与价值观内化相融合。

　　二是做实制度文化。科学组织、规划、统筹推进劳动教育实施方案，形成学校与社会、行业企业联动的协同育人机制。制定劳动教育基地与工作室建设制度、劳动教育清单制度，完善劳动教育评价制度等，将劳动素养纳入学生综合素质评价体系。确保教育有方向、操作有指南、评价有标准、经费有保障，推动劳动教育向更高层次迈进。

　　三是做亮品牌文化。推进以专业文化为核心的劳动教育品牌建设。设立“劳动别样美”育人工作室，建好“红砖家园”等劳动教育阵地，成立“耕读社”等学生社团，培育“劳动文化节”等高职劳动教育品牌，打造金职劳动育人“金名片”。

　　课程筑基：

　　就实处干，构建劳动教育价值体系

　　劳动教育有效实施的基础在课程，充分发挥课程建设主战场、课堂教学主渠道作用，劳动必修课与课程劳育同向同行，形成全方位、立体化、针对性的劳动教育价值体系，培养学生正面的劳动态度和积极的劳动情感。

　　一是劳动课程校本化。面向全校学生开设劳动教育必修课，课程紧扣劳动、劳模、工匠精神培育，着眼“价值”说“美丽”、凸显“创造”说“伟大”、聚焦“责任”说“崇高”、围绕“回报”说“光荣”，引导学生树立劳动最美丽、最伟大、最崇高、最光荣的价值理性，激发其热爱、崇尚、乐于劳动的内在动力。同时，编写相关教材，开发在线课程，打造具有职教特色的劳动教育“一书一课一空间”。

　　二是思政互联一体化。在思政理论课中强化马克思主义劳动观教育，开展“劳动托起中国梦”“劳动创造美好生活”等专题式教学，通过案例分析、榜样示范等培养学生辛勤、诚实、创造性劳动的意识和精神品质。推动“以劳育德”的方法路径，践行社会主义核心价值观，培育时代新人，实现思政教育与劳动教育的互联互嵌，达成目标互促、内容耦合、方法互补和功能相契。

　　三是学科渗透常态化。结合学科特点，在各专业课程中深入挖掘和融入劳动教育元素和内容，引导教师树立“大劳动教育观”，有意识地将课程目标与劳动育人有机整合，在课程教学中渗透劳动价值观，以强烈的责任感和扎实的专业技能，发展健全学生的劳动技能和品格。比如，在“果树生产技术”课程中以“绿色生产”“优质栽培”为技术引领，传授果树生产知识与技能，培养学生“知农爱农”的职业情怀和“劳力劳心”的职业素养。

　　实践赋能：

　　向阔处行，彰显劳动教育育人实效

　　实践性是劳动教育的重要特征。劳动教育要以体力劳动为主，让学生亲历劳动过程，通过动手实践、出力流汗，接受锻炼、磨炼意志，形成良好的劳动习惯和劳动责任感，培养正确劳动价值观和良好劳动品质。

　　一是强化“专业+”劳动实践。以专业实践活动为核心，完善实践教学体系，将工匠精神培育融入生产劳动，让学生在专业实习、实训过程中感受劳动的乐趣，获得劳动创造价值的直观感受。加强校内外实践基地建设，发挥专业优势，探寻多样化的实践平台，充分挖掘劳动教育资源，满足不同专业、不同层次学生的劳动实践需求，凸显专业特色。比如，校企共建实体化的智能化精密制造产教园，为机械制造类专业学生提供劳动实践岗位。

　　二是丰富“生活+”劳作体验。生活即教育，将劳动教育融入学生的校园生活，从日常着力、细节入手，培养学生良好的生活劳动习惯。通过制定劳动公约、劳动任务清单等，让学生自觉参与校舍卫生保洁、垃圾分类处理、校园护绿、环境美化等力所能及的劳动。推行公寓红色网格管理，实施常态化督导检查和考核评比。利用校园景观绿地，由专业人员带领学生进行耕地播种、锄草收割等田间劳作，感受春耕秋收的中华传统文化之趣。

　　三是拓展“服务+”公益活动。搭建丰富多样的公益劳动和志愿服务平台，不断扩展服务性劳动的渠道与载体，为学生提供到企业、工厂、农场等参与社会劳动的机会和条件，在与普通劳动者一起经历劳动过程中增长见识，强化社会责任感。把劳动教育融入各类志愿服务活动，组建学生志愿服务队，运用自身专业技能为老百姓办实事。开展文明监督岗、勤工俭学、校园清扫等公益服务性劳动，引导学生在劳动实践中自我教育、自我管理、自我服务。

　　（作者：倪淑萍，系金华职业技术学院公共基础学院院长）

　　《中国教育报》2023年01月10日第7版

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）